CN112671458A - 拉曼放大***的传输损伤分解模型的建立方法、装置和*** - Google Patents

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CN112671458A CN201910977150.0A CN201910977150A CN112671458A CN 112671458 A CN112671458 A CN 112671458A CN 201910977150 A CN201910977150 A CN 201910977150A CN 112671458 A CN112671458 A CN 112671458A
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Abstract

本申请实施例提供一种拉曼放大***的传输损伤分解模型的建立方法、装置和***，所述方法包括：将经过拉曼放大***之后的测试信号的琼斯矢量转换为斯托克斯矢量；根据预先建立的传输损伤分解模型，利用所述斯托克斯矢量计算所述测试信号受到的多种传输损伤；将所述多种传输损伤的值代入到所述传输损伤分解模型，得到用于进行传输损伤估计的完备的传输损伤分解模型。

Description

拉曼放大***的传输损伤分解模型的建立方法、装置和***
技术领域
本申请涉及光通信技术领域。
背景技术
在光通信***中，相比集中式的掺铒光纤放大器(EDFA，Erbium Doped FiberAmplifier)，拉曼(Raman)光纤放大***(简称为拉曼放大***)是一种分布式放大***，其具有更低的噪声系数，从而有更长的传输距离。另一方面，拉曼放大***允许光信号具有更低的光纤入射功率，从而降低光纤传输的非线性效应。
应该注意，上面对技术背景的介绍只是为了方便对本申请的技术方案进行清楚、完整的说明，并方便本领域技术人员的理解而阐述的。不能仅仅因为这些方案在本申请的背景技术部分进行了阐述而认为上述技术方案为本领域技术人员所公知。
申请内容
发明人发现，拉曼放大***中的泵浦激光器(Pump laser)的相对强度噪声(RIN，Relative Intensity Noise)会通过拉曼效应产生增益波动(Gain fluctuation)，同时通过光纤非线性效应(例如克尔效应，Kerr效应)产生交叉偏振调制(XPolM，crosspolarization modulation)和交叉相位调制(XPM，cross phase modulation)。这些不同类型的损伤都会恶化光信号质量，从而增加光通信***的误码代价。更为困难的是，这些不同类型的损伤同时作用于光通信***，它们混合在一起，给***的损伤分析和***的改进带来障碍。
为了解决上述问题的至少一个或者解决其他类似问题，本申请实施例提供一种拉曼放大***的传输损伤分解模型的建立方法、装置和***。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种拉曼放大***的传输损伤分解模型的建立方法，其中，所述方法包括：
将经过拉曼放大***之后的测试信号的琼斯矢量转换为斯托克斯矢量；
根据预先建立的传输损伤分解模型，利用所述斯托克斯矢量计算所述测试信号受到的多种传输损伤；
将所述多种传输损伤的值代入到所述传输损伤分解模型，得到用于进行传输损伤估计的完备的传输损伤分解模型。
根据本申请实施例的另一方面，提供了一种拉曼放大***的误码代价的估计方法，其中，所述方法包括：
利用前述建立方法建立起来的完备的传输损伤分解模型估计拉曼放大***中总损伤和单一损伤对光信号引入的误码代价，以及
根据各单一损伤对光信号引入的误码代价的大小，判断所述拉曼放大***中的主要损伤和次要损伤。
根据本申请实施例的另一方面，提供了一种拉曼放大***的传输损伤分解模型的建立装置，其中，所述装置包括：
第一转换单元，其将经过拉曼放大***之后的测试信号的琼斯矢量转换为斯托克斯矢量；
第一计算单元，其根据预先建立的传输损伤分解模型，利用所述斯托克斯矢量计算所述测试信号受到的多种传输损伤；
第一处理单元，其将所述多种传输损伤的值代入到所述预先建立的传输损伤分解模型，得到用于进行传输损伤估计的完备的传输损伤分解模型。
根据本申请实施例的另一方面，提供了一种拉曼放大***的误码代价的估计装置，其中，所述装置包括：
估计单元，其利用前述建立装置建立起来的完备的传输损伤分解模型估计拉曼放大***中总损伤和单一损伤对光信号引入的误码代价，以及
评价单元，其根据各单一损伤引入的误码代价的大小，判断所述拉曼放大***中的主要损伤和次要损伤。
根据本申请实施例的另一方面，提供了一种拉曼放大***，其中，所述拉曼放大***包括前述的传输损伤分解模型的建立装置和前述的误码代价的估计装置。
根据本申请实施例的其它方面，提供了一种计算机可读程序，其中当在拉曼放大***中执行所述程序时，所述程序使得所述拉曼放大***执行前述的传输损伤分解模型的建立方法或者前述的误码代价的估计方法。
根据本申请实施例的其它方面，提供了一种存储有计算机可读程序的存储介质，其中所述计算机可读程序使得拉曼放大***执行前述的传输损伤分解模型的建立方法或者前述的误码代价的估计方法。
本申请实施例的有益效果之一在于：根据本申请实施例，可以将混合在一起的复杂的拉曼放大***的各种损伤进行有效的分解，有助于光纤传输***的理解、分析、设计和改进。
参照后文的说明和附图，详细公开了本申请的特定实施方式，指明了本申请的原理可以被采用的方式。应该理解，本申请的实施方式在范围上并不因而受到限制。在所附权利要求的条款的范围内，本申请的实施方式包括许多改变、修改和等同。
针对一种实施方式描述和/或示出的特征可以以相同或类似的方式在一个或更多个其它实施方式中使用，与其它实施方式中的特征相组合，或替代其它实施方式中的特征。
应该强调，术语“包括/包含”在本文使用时指特征、整件、步骤或组件的存在，但并不排除一个或更多个其它特征、整件、步骤或组件的存在或附加。
附图说明
在本申请实施例的一个附图或一种实施方式中描述的元素和特征可以与一个或更多个其它附图或实施方式中示出的元素和特征相结合。此外，在附图中，类似的标号表示几个附图中对应的部件，并可用于指示多于一种实施方式中使用的对应部件。
所包括的附图用来提供对本申请实施例的进一步的理解，其构成了说明书的一部分，用于例示本申请的实施方式，并与文字描述一起来阐释本申请的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
图1是本申请实施例的传输损伤分解模型的建立方法的示意图；
图2是利用连续波信号作为探针信号获得拉曼放大***的传输损伤的示意图；
图3是估计拉曼增益G，ASE噪声的功率
Figure BDA0002234004920000031
和随机样本[n′x,n′y]T以及增益波动的方差<Δ2>和随机样本n″Δ的方法的一个示意图；
图4是S′0的频谱的一个示意图；
图5是估计偏振旋转θ的方差<n″′θ)2>和随机样本n″′θ的一个方法的示意图；
图6是S2′的频谱的一个示意图；
图7是估计相位延迟δ/2的方差<(n″′δ/2)2>和随机样本n″′δ/2的一个方法的示意图；
图8是本申请实施例的传输损伤分解模型的建立装置的示意图；
图9是图8所示的传输损伤分解模型的建立装置的第一转换单元的一个示意图；
图10是本申请实施例的误码代价的估计装置的示意图。
具体实施方式
参照附图，通过下面的说明书，本申请的前述以及其它特征将变得明显。在说明书和附图中，具体公开了本申请的特定实施方式，其表明了其中可以采用本申请的原则的部分实施方式，应了解的是，本申请不限于所描述的实施方式，相反，本申请包括落入所附权利要求的范围内的全部修改、变型以及等同物。
在本申请实施例中，术语“第一”、“第二”等用于对不同元素从称谓上进行区分，但并不表示这些元素的空间排列或时间顺序等，这些元素不应被这些术语所限制。术语“和/或”包括相关联列出的术语的一种或多个中的任何一个和所有组合。术语“包含”、“包括”、“具有”等是指所陈述的特征、元素、元件或组件的存在，但并不排除存在或添加一个或多个其他特征、元素、元件或组件。
在本申请实施例中，单数形式“一”、“该”等包括复数形式，应广义地理解为“一种”或“一类”而并不是限定为“一个”的含义；此外术语“所述”应理解为既包括单数形式也包括复数形式，除非上下文另外明确指出。此外术语“根据”应理解为“至少部分根据……”，术语“基于”应理解为“至少部分基于……”，除非上下文另外明确指出。
下面结合附图对本申请实施例的各种实施方式进行说明。
实施例的第一方面
本申请实施例的第一方面提供了一种拉曼放大***的传输损伤分解模型的建立方法。
图1是本申请实施例的传输损伤分解模型的建立方法的示意图，如图1所示，该方法包括：
操作101：将经过拉曼放大***之后的测试信号的琼斯矢量转换为斯托克斯矢量；
操作102：根据预先建立的传输损伤分解模型，利用所述斯托克斯矢量计算所述测试信号受到的多种传输损伤；
操作103：将所述多种传输损伤的值代入到所述传输损伤分解模型，得到用于进行传输损伤估计的完备的传输损伤分解模型。
根据本申请实施例，可以将混合在一起的复杂的拉曼放大***的各种损伤进行有效的分解，有助于传输***的理解、分析、设计和改进。
在本申请实施例中，首先利用连续波信号作为探针信号(也即上述测试信号)通过拉曼放大***，使其具有传输损伤。再根据相干光接收机接收到的信号重建出光信号的琼斯矢量，通过斯托克斯空间转换，得到相应的斯托克斯矢量，对斯托克斯矢量进行频谱和自相关分析。由于拉曼放大***中的不同损伤在斯托克斯矢量上有不同的特性，从而区分这些损伤。最后，根据上述结果，构建出损伤分离的传输模型，以估计各损伤的量。
图2是利用连续波信号作为探针信号获得拉曼放大***的传输损伤的示意图，如图2所示，在发射端，将1路连续波(CW)信号和若干路正常通信的信号(Tx1，Tx2，...Txn)一起耦合进拉曼放大***中。拉曼放大***可以是前向泵浦(forward pump，FWpump)结构，也可以是后向泵浦(backwardpump，BWbump)结构，或者也可以是前后同时泵浦的结构。在接收端，使用光滤波器(optical filter)21将连续波信号滤出，并通过有一定频率差的本振(LO)信号在相干接收机(ICR)22处实现接收。之后，ICR输出的4路电信号被数字存储示波器(DSO)23采集。
根据DSO采样得到的4路电信号XI、XQ、YI以及YQ，在去掉连续波和本振之间的频差后，可以重构出原始光信号的琼斯矢量[Ex，Ey]T＝[XI+jXQ，YI+jYQ]T，也即操作101中经过拉曼放大***之后的测试信号的琼斯矢量。
在操作101中，将该琼斯矢量转换为斯托克斯矢量，在至少一个实施例中，可以先将该琼斯矢量[Ex，Ey]T转换为相应的斯托克斯矢量[S1，S2，S3]T，然后在斯托克斯空间中，求出该斯托克斯矢量[S1，S2，S3]T的平均矢量[<S1>，<S2>，<S3>]T，然后进行斯托克斯空间的旋转，将该平均矢量[<S1>，<S2>，<S3>]T的<S2>和<S3>变换成0，得到新的斯托克斯矢量[S′1，S′2，S′3]T，再根据该新的斯托克斯矢量[S′1，S′2，S′3]T得到光强
Figure BDA0002234004920000051
上述仅对将琼斯矢量转换为斯托克斯矢量的方法做了示例性说明，本申请不限于此，也可以通过其他方法将琼斯矢量转换为斯托克斯矢量。由于拉曼放大***中的不同损伤在斯托克斯矢量上有不同的特性，通过将携带有各种损伤的测试信号(也即经过了拉曼放大***的测试信号)的琼斯矢量转换为斯托克斯矢量，可以区分这些损伤。
在本申请实施例中，传输损伤可以包括：随时间变化的增益波动、交叉偏振调制对信号偏振态的影响、交叉相位调制对信号相位的影响、以及双偏振ASE噪声等。但本申请不限于此，根据光传输***的结构的不同，该传输损伤也可以包括更多的损伤类型，或者更少的损伤类型。本申请以上述测试信号所收到的传输损伤为以上四种类型为例。
在本申请实施例中，预先建立了一个传输损伤分解模型，通过该模型来描述拉曼放大***中的不同损伤。
在至少一个实施例中，该传输损伤分解模型如下所示：
Figure BDA0002234004920000061
其中，[Ex，in，Ey，in]T为经过拉曼放大***之前的光信号的琼斯矢量，G为拉曼增益，其为常数；Δ为随时间变化的增益波动，其均值为零；45deg Retarder为交叉偏振调制对光信号偏振态在S3方向上的影响，δ/2为光信号的两个偏振态之间的相位延迟，其均值为零并且随时间变化；Rotator为交叉偏振调制对光信号偏振态在S2方向上的影响，θ为光信号的偏振旋转的旋转角，其均值为零并且随时间变化；Phase noise为交叉相位调制对光信号的相位的影响，
Figure BDA0002234004920000062
为相位噪声，其均值为零并且随时间变化；[nx，ny]T为双偏振的ASE噪声，nx和ny独立同分布、零均值并且随时间变化；[Ex，out，Ey，out]T为经过拉曼放大***之后的光信号的琼斯矢量。
上述传输损伤分解模型只是举例说明，该传输损伤分解模型例如还可以增加某些传输损伤的类型，或者减少某些传输损伤的类型，例如上述传输损伤分解模型中的phasenoise可以是可选的。
在操作102中，可以根据上述传输损伤分解模型，通过对上述测试信号的上述斯托克斯矢量进行分解，来得到该测试信号受到的各种传输损伤。
例如，在操作102中，可以根据上述光强S′0的频谱来估计上述拉曼增益G，上述ASE噪声的功率
Figure BDA0002234004920000063
和随机样本[n′x，n′y]T，以及上述增益波动的方差<Δ2>和随机样本n″Δ。
图3是根据S′0的频谱来估计ASE噪声的功率和增益波动的方差<Δ2>和随机样本n″Δ的方法的一个示意图。如图3所示，该方法包括：
操作301：对S′0做FFT变换，得到S′0的频谱；
操作302：对S′0的频谱的零频部分计算峰值，对S′0的频谱的低频凸起部分平方后求和，对S′0的频谱的高频平坦部分平方后求和；
操作303：根据计算结果得到拉曼增益G、增益波动的方差<Δ2>以及ASE噪声的功率
Figure BDA0002234004920000071
以及
操作304：根据增益波动的方差<Δ2>得到增益波动的随机样本n″Δ，并根据ASE噪声的功率
Figure BDA0002234004920000072
得到ASE噪声的随机样本[n′x，n′y]T。
图4是S′0的频谱的示意图。如图4所示，该频谱的零频部分的峰即为S′0的均值，可以表示为：
Figure BDA0002234004920000073
由于增益的波动具有低通特性，而光ASE噪声覆盖整个接收机带宽，当光信噪比较大并且增益波动比较小时，S′0的频谱在低频凸起部分主要为2GΔ和2GRe(nx)两项。对低频凸起部分平方后求和(不含零频的峰)，可以表示为：
Figure BDA0002234004920000074
S′0的频谱在高频平坦部分主要为2GRe(nx)，对高频平坦部分(从f2到f3)平方后求和，可以表示为：
Figure BDA0002234004920000075
联立公式(1)、(2)和(3)，可以得到拉曼增益G、增益波动的方差<Δ2>以及ASE噪声功率
Figure BDA0002234004920000076
之后，将低频凸起部分(剔除零频的峰)提取出来作为滤波器，对高斯白噪声nΔ进行滤波，得到一个有色噪声n′Δ。将该有色噪声的功率锁定至增益波动的方差<Δ2>，即可得到一个合适的增益波动Δ的随机样本n″Δ。
同上，通过将双偏振复高斯白噪声[nx，ny]T的功率锁定至ASE噪声的功率
Figure BDA0002234004920000077
即可得到一个合适的ASE噪声的随机样本[n′x，n′y]T。
通过上述方法，可以得到上述ASE噪声的功率
Figure BDA0002234004920000078
和随机样本[n′x，n′y]T和上述增益波动的方差<Δ2>和随机样本n″Δ，由此得到了上述传输损伤分解模型中的G，Δ和ASE噪声的特性。
再例如，在操作102中，可以根据上述S′2的频谱和自相关值，估计偏振旋转θ的方差<(n″′θ)2>和随机样本n″′θ。
图5是根据S′2的频谱和自相关值估计偏振旋转θ的方差<(n″′θ)2>和随机样本n″′θ的一个方法的示意图。如图5所示，该方法包括：
操作501：对S′2做FFT变换，得到S′2的频谱；
操作502：将S′2的频谱的低频凸起部分提取出来作为滤波器对高斯白噪声nθ进行滤波，得到有色噪声n′θ；
操作503：根据S′2在同一时刻的自相关值计算sin(2θ)的方差<sin2(2θ)>；
操作504：将有色噪声n′θ的功率锁定在方差<sin2(2θ)>，得到sin(2θ)的随机样本n″′θ；
操作505：根据sin(2θ)的随机样本n″θ得到偏振旋转θ的随机样本n″′θ和方差<(n″′θ)2>。
图6是S′2的频谱的示意图，如图6所示，在低频处凸起的部分，是拉曼放大对光信号的偏振态在S2方向上的影响。将该凸起部分提取出来作为滤波器对高斯白噪声nθ进行滤波，得到一个有色噪声n′θ。
之后，根据S′2在同一个时刻的自相关值计算出sin(2θ)的方差，可以表示为：
Figure BDA0002234004920000081
然后，将有色噪声n′θ的功率锁定至<sin2(2θ)>，可得到一个sin(2θ)的随机样本n″θ，进而得到θ的随机样本n″′θ和方差<(n″′θ)2>。
通过上述方法，可以得到偏振旋转θ的方差<(n″′θ)2>和随机样本n″′θ，由此得到了上述传输损伤分解模型中的rotator的特性。
再例如，在操作102中，可以根据上述S′3的频谱和自相关值，估计相位延迟δ/2的方差<(n″′δ/2)2>和随机样本n″′δ/2。
图7是根据S′3的频谱和自相关值，估计相位延迟δ/2的方差<(n″′δ/2)2>和随机样本n″′δ/2的一个方法的示意图。如图7所示，该方法包括：
操作701：对S′3做FFT变换，得到S′3的频谱；
操作702：将S′3的频谱的低频凸起部分提取出来作为滤波器对高斯白噪声nδ/2进行滤波，得到有色噪声n′δ/2；
操作703：根据S′3在同一时刻的自相关值计算sin(δ)的方差<sin2(δ)>；
操作704：将有色噪声n′δ/2的功率锁定在方差<sin2(δ)>，得到sin(δ)的随机样本n″δ/2；
操作705：根据sin(δ)的随机样本n″δ/2得到相位延迟δ/2的随机样本n″′δ/2和方差<(n″′δ/2)2>。
S′3的频谱与S′2的频谱类似，请参照图6，在低频处凸起的部分，是拉曼放大对光信号偏振态在S3方向上的影响。将该凸起部分提取出来作为滤波器对高斯白噪声nδ/2进行滤波，得到一个有色噪声n′δ/2。
之后，根据S′3在同一时刻的自相关值计算出sin(δ)的方差，可以表示为：
Figure BDA0002234004920000091
然后，将有色噪声n′δ/2的功率锁定至<sin2(δ)>，可得到一个sin(δ)的随机样本n″δ/2，进而得到δ/2的随机样本n″′δ/2和方差<(n″′δ/2)2>。
通过上述方法，可以得到相位延迟δ/2的方差＜(n″′δ/2)2>和随机样本n″′δ/2，由此得到了上述传输损伤分解模型中的45deg retarder的特性。
再例如，在操作102中，还可以根据相位噪声
Figure BDA0002234004920000092
和相位延迟δ/2估计相位噪声
Figure BDA0002234004920000093
的方差
Figure BDA0002234004920000094
和随机样本
Figure BDA0002234004920000095
在这个例子中，可以利用相位噪声
Figure BDA0002234004920000096
和相位延迟δ/2独立同分布的特性，来估计相位噪声
Figure BDA0002234004920000097
的方差
Figure BDA0002234004920000098
和随机样本
Figure BDA0002234004920000099
例如，可以先对上述传输损伤分解模型中的45deg retarder(也即方位角为45度的相位延迟器)进行分解，得到公式(6)，如下：
Figure BDA00022340049200000910
然后，直接对信号相位进行分解，得到公式(7)，如下：
Figure BDA00022340049200000911
在公式(6)和公式(7)中，δ/2均等于
Figure BDA00022340049200000912
并且，在公式(7)中，
Figure BDA00022340049200000913
由于
Figure BDA00022340049200000914
和
Figure BDA00022340049200000915
独立，则可使用得到相位延迟δ/2的随机样本和方差一样的方法得到相位噪声
Figure BDA00022340049200000916
的随机样本
Figure BDA00022340049200000917
和方差
Figure BDA00022340049200000918
此处不再赘述。
根据上述方法，可以得到上述传输损伤分解模型中的phase noise的特性。
在本申请实施例中，通过将上述估计出的各种传输损伤的值代入到上述预先建立的传输损伤分解模型中，即可得到用于进行传输损伤估计的完备的传输损伤分解模型。
前面通过几个例子对如何根据预先建立的传输损伤分解模型，利用测试信号的斯托克斯矢量估计测试信号受到的各种传输损伤进行了说明，本申请不限于此，还可以通过其他方式利用该测试信号的斯托克斯矢量来估计该测试信号所受到的各种传输损伤。
根据本申请实施例建立的完备的传输损伤分解模型进行损伤估计，有利于对经过拉曼放大***的各种传输损伤进行分析，从而有利于***的改进。
实施例的第二方面
本申请实施例的第二方面提供了一种拉曼放大***的误码代价的估计方法，该方法利用实施例的第一方面的方法建立起来的完备的传输损伤分解模型来估计拉曼放大***中的总损伤和单一损伤对光信号引入的误码代价，本申请对具体的估计方法不做限制。由此，可以根据各单一损伤对光信号引入的误码代价的大小判断该拉曼放大***中的主要损伤和次要损伤。
实施例的第三方面
本申请实施例的第三方面提供了一种拉曼放大***的传输损伤分解模型的建立装置，由于该装置解决问题的原理与实施例的第一方面的方法类似，因此其具体的实施可以参考实施例的第一方面的方法的实施，内容相同之处不再重复说明。
图8是本申请实施例的传输损伤分解模型的建立装置800的示意图，如图8所示，该建立装置800包括第一转换单元801、第一计算单元802以及第一处理单元803。第一转换单元801用于将经过拉曼放大***之后的测试信号的琼斯矢量转换为斯托克斯矢量；第一计算单元802用于根据预先建立的传输损伤分解模型，利用所述斯托克斯矢量计算所述测试信号受到的多种传输损伤；第一处理单元803用于将所述多种传输损伤的值代入到所述预先建立的传输损伤分解模型，得到用于进行传输损伤估计的完备的传输损伤分解模型。
图9是本申请实施例的建立装置800的第一转换单元801的一个示意图，如图9所示，该第一转换单元801可以包括：获取单元901、第二转换单元902、第二计算单元903以及第二处理单元904，获取单元901用于获取所述经过拉曼放大***之后的测试信号，重构出所述测试信号的琼斯矢量为[Ex，Ey]T；第二转换单元902用于将所述琼斯矢量[Ex，Ey]T转换为相应的斯托克斯矢量[S1，S2，S3]T；第二计算单元903用于在斯托克斯空间中，计算所述斯托克斯矢量[S1，S2，S3]T的平均矢量[<S1>，<S2>，<S3>]T；第二处理单元904用于进行斯托克斯空间的旋转，将所述平均矢量[<S1>，<S2>，<S3>]T的<S2>和<S3>变换成0，得到新的斯托克斯矢量[S′1，S′2，S′3]T，根据所述新的斯托克斯矢量[S′1，S′2，S′3]T得到光强
Figure BDA0002234004920000111
在本申请实施例中，所述传输损伤包括以下至少一项：随时间变化的增益波动，交叉偏振调制对信号偏振态的影响，交叉相位调制对信号相位的影响，以及双偏振ASE噪声。但本申请不限于此。
在至少一个实施例中，所述预先建立的传输损伤分解模型如下：
Figure BDA0002234004920000112
其中，[Ex，in，Ey，in]T为经过拉曼放大***之前的光信号的琼斯矢量，G为拉曼增益，Δ为随时间变化的增益波动，45deg Retarder为交叉偏振调制对信号偏振态在S3方向上的影响，Rotator为交叉偏振调制对信号偏振态在S2方向上的影响，Phase noise为交叉相位调制对信号相位的影响，[nx，ny]T为双偏振ASE噪声，[Ex，out，Ey，out]T为经过拉曼放大***之后的光信号的琼斯矢量。
在至少一个实施例中，所述第一计算单元802可以根据所述S′0的频谱估计所述拉曼增益G，所述ASE噪声的功率
Figure BDA0002234004920000113
和随机样本[nx，ny]T，以及所述增益波动的方差<Δ2>和随机样本n″Δ，例如，所述第一计算单元802可以：
对所述S′0做FFT变换，得到所述S′0的频谱；
对所述S′0的频谱的零频部分计算峰值，对所述S′0的频谱的低频凸起部分平方后求和，对所述S′0的频谱的高频平坦部分平方后求和；
根据计算结果得到拉曼增益G、增益波动的方差<Δ2>以及ASE噪声的功率
Figure BDA0002234004920000114
根据所述增益波动的方差<Δ2>得到所述增益波动的随机样本n″Δ，并根据所述ASE噪声的功率得到所述ASE噪声的随机样本[n′x，n′y]T。
在至少一个实施例中，所述第一计算单元802可以根据所述S′2的频谱和自相关值，估计偏振旋转θ的方差<(n″′θ)2>和随机样本n″′θ，例如，所述第一计算单元802可以：
对所述S′2做FFT变换，得到所述S′2的频谱；
将所述S′2的频谱的低频凸起部分提取出来作为滤波器对高斯白噪声nθ进行滤波，得到有色噪声n′θ；
根据所述S′2在同一时刻的自相关值计算sin(2θ)的方差<sin2(2θ)>；
将所述有色噪声n′θ的功率锁定在所述方差<sin2(2θ)>，得到sin(2θ)的随机样本n″θ；
根据所述sin(2θ)的随机样本n″θ得到所述偏振旋转θ的随机样本n″′θ和方差<(n″′θ)2>。
在至少一个实施例中，所述第一计算单元802可以根据所述S′3的频谱和自相关值，估计相位延迟δ/2的方差<(n″′δ/2)2>和随机样本n″′δ/2，例如，所述第一计算单元802可以：
对所述S′3做FFT变换，得到所述S′3的频谱；
将所述S′3的频谱的低频凸起部分提取出来作为滤波器对高斯白噪声nδ/2进行滤波，得到有色噪声n′δ/2；
根据所述S′3在同一时刻的自相关值计算sin(δ)的方差<sin2(δ)>；
将所述有色噪声n′δ/2的功率锁定在所述方差<sin2(δ)>，得到sin(δ)的随机样本n″δ/2；
根据所述sin(δ)的随机样本n″δ/2得到所述相位延迟δ/2的随机样本n″′δ/2和方差<(n″′δ/2)2>。
在至少一个实施例中，所述第一计算单元802可以根据相位噪声
Figure BDA0002234004920000121
和相位延迟δ/2估计相位噪声
Figure BDA0002234004920000122
的方差
Figure BDA0002234004920000123
和随机样本
Figure BDA0002234004920000124
在本申请实施例中，该传输损伤分解模型的建立装置800可以通过处理器和存储器来实现。
例如，在一个实施例中，该传输损伤分解模型的建立装置800的功能可以被集成到处理器中，由处理器实现该传输损伤分解模型的建立装置800的功能，其中，关于该传输损伤分解模型的建立装置800的功能被合并于此，在此不再赘述。
再例如，在另一个实施例中，该传输损伤分解模型的建立装置800可以与处理器分开配置，例如可以将该传输损伤分解模型的建立装置800配置为与处理器连接的芯片，通过处理器的控制来实现该传输损伤分解模型的建立装置800的功能。
在本实施例中，存储器例如可以是缓存器、闪存、硬驱、可移动介质、易失性存储器、非易失性存储器或其它合适装置中的一种或更多种。可储存各种数据，此外还可存储信息处理的程序。
在本实施例中，处理器有时也称为控制器或操作控件，可以包括微处理器或其它处理器装置和/或逻辑装置，该处理器接收输入并控制接收机的各个部件的操作，并且处理器可执行存储器存储的程序，以实现信息存储或处理等。
本申请实施例的传输损伤分解模型的建立装置可以配置于接收机中，也可以独立于接收机配置，本申请不限于此。
根据本申请实施例建立的完备的传输损伤分解模型进行损伤估计，有利于对经过拉曼放大***的各种传输损伤进行分析，从而有利于***的改进。
实施例的第四方面
本申请实施例的第四方面提供了一种拉曼放大***的误码代价的估计装置，图10是该误码代价的估计装置的示意图，如图10所示，该误码代价的估计装置1000包括估计单元1001和评价单元1002，估计单元1001可以利用实施例的第三方面的装置建立起来的完备的传输损伤分解模型估计拉曼放大***中总损伤和单一损伤对光信号引入的误码代价，该评价单元1002可以根据各单一损伤引入的误码代价的大小，判断所述拉曼放大***中的主要损伤和次要损伤。
在本申请实施例中，该误码代价的估计装置1000可以通过处理器和存储器来实现。
例如，在一个实施例中，该误码代价的估计装置1000的功能可以被集成到处理器中，由处理器实现该误码代价的估计装置1000的功能，其中，关于该误码代价的估计装置1000的功能被合并于此，在此不再赘述。
再例如，在另一个实施例中，该误码代价的估计装置1000可以与处理器分开配置，例如可以将该误码代价的估计装置1000配置为与处理器连接的芯片，通过处理器的控制来实现该误码代价的估计装置1000的功能。
在本实施例中，存储器例如可以是缓存器、闪存、硬驱、可移动介质、易失性存储器、非易失性存储器或其它合适装置中的一种或更多种。可储存各种数据，此外还可存储信息处理的程序。
在本实施例中，处理器有时也称为控制器或操作控件，可以包括微处理器或其它处理器装置和/或逻辑装置，该处理器接收输入并控制接收机的各个部件的操作，并且处理器可执行存储器存储的程序，以实现信息存储或处理等。
本申请实施例的误码代价的估计装置可以配置于接收机中，也可以独立于接收机配置，本申请不限于此。
根据本申请实施例的装置，利用实施例的第三方面的装置建立的完备的传输损伤分解模型进行损伤估计，有利于对经过拉曼放大***的各种传输损伤进行分析，从而有利于***的改进。
实施例的第五方面
本申请实施例的第五方面提供了一种光通信***。
在至少一个实施例中，该光通信***包括发射机、拉曼放大***、接收机和传输损伤分解模型建立装置，该传输损伤分解模型建立装置连接于接收机或者配置于接收机，其可以是实施例的第三方面的传输损伤分解模型建立装置800，由于在实施例的第三方面中，已经对该传输损伤分解模型建立装置800的组成和功能做了详细说明，其内容被合并于此，此处不再赘述。
在至少一个实施例中，该光通信***包括发射机、拉曼放大***、接收机和误码代价的估计装置，该误码代价的估计装置连接于接收机或者配置于接收机，其可以是实施例的第四方面的误码代价的估计装置1000，由于在实施例的第四方面中，已经对该误码代价的估计装置1000的组成和功能做了详细说明，其内容被合并于此，此处不再赘述。
在至少一个实施例中，该光通信***包括发射机、拉曼放大***、接收机、传输损伤分解模型建立装置和误码代价的估计装置，该传输损伤分解模型建立装置和误码代价的估计装置连接于接收机或者配置于接收机，该传输损伤分解模型建立装置可以是实施例的第三方面的传输损伤分解模型建立装置800，该误码代价的估计装置可以是实施例的第四方面的误码代价的估计装置1000，由于在实施例的第三方面和第四方面中，已经对该传输损伤分解模型建立装置800和误码代价的估计装置1000的组成和功能做了详细说明，其内容被合并于此，此处不再赘述。
在本申请实施例中，发射机、拉曼放大***和接收机的常规组成和功能可以参考相关技术，此处不再赘述。
本申请实施例还提供一种计算机可读程序，其中当在拉曼放大***中执行所述程序时，所述程序使得所述拉曼放大***执行如实施例的第一方面或第二方面所述的方法。
本申请实施例提供一种存储有计算机可读程序的存储介质，其中所述计算机可读程序使得拉曼放大***执行如实施例的第一方面或第二方面所述的方法。
本申请实施例以上的装置和方法可以由硬件实现，也可以由硬件结合软件实现。本申请涉及这样的计算机可读程序，当该程序被逻辑部件所执行时，能够使该逻辑部件实现上文所述的装置或构成部件，或使该逻辑部件实现上文所述的各种方法或步骤。本申请还涉及用于存储以上程序的存储介质，如硬盘、磁盘、光盘、DVD、flash存储器等。
结合本申请实施例描述的方法/装置可直接体现为硬件、由处理器执行的软件模块或二者组合。例如，图中所示的功能框图中的一个或多个和/或功能框图的一个或多个组合，既可以对应于计算机程序流程的各个软件模块，亦可以对应于各个硬件模块。这些软件模块，可以分别对应于图所示的各个操作。这些硬件模块例如可利用现场可编程门阵列(FPGA)将这些软件模块固化而实现。
软件模块可以位于RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、移动磁盘、CD-ROM或者本领域已知的任何其它形式的存储介质。可以将一种存储介质耦接至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息；或者该存储介质可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于ASIC中。该软件模块可以存储在移动终端的存储器中，也可以存储在可***移动终端的存储卡中。例如，若设备(如移动终端)采用的是较大容量的MEGA-SIM卡或者大容量的闪存装置，则该软件模块可存储在该MEGA-SIM卡或者大容量的闪存装置中。
针对附图中描述的功能方框中的一个或多个和/或功能方框的一个或多个组合，可以实现为用于执行本申请所描述功能的通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件或者其任意适当组合。针对附图描述的功能方框中的一个或多个和/或功能方框的一个或多个组合，还可以实现为计算设备的组合，例如，DSP和微处理器的组合、多个微处理器、与DSP通信结合的一个或多个微处理器或者任何其它这种配置。
以上结合具体的实施方式对本申请进行了描述，但本领域技术人员应该清楚，这些描述都是示例性的，并不是对本申请保护范围的限制。本领域技术人员可以根据本申请的精神和原理对本申请做出各种变型和修改，这些变型和修改也在本申请的范围内。
根据本申请实施例的各种实施方式，还公开了下述附记：
1、一种拉曼放大***的传输损伤分解模型的建立方法，其中，所述方法包括：
S1，将经过拉曼放大***之后的测试信号的琼斯矢量转换为斯托克斯矢量；
S2，根据预先建立的传输损伤分解模型，利用所述斯托克斯矢量计算所述测试信号受到的多种传输损伤；
S3，将所述多种传输损伤的值代入到所述传输损伤分解模型，得到用于进行传输损伤估计的完备的传输损伤分解模型。
2、根据附记1所述的方法，其中，S1包括：
获取所述经过拉曼放大***之后的测试信号，重构出所述测试信号的琼斯矢量为[Ex，Ey]T；
将所述琼斯矢量[Ex，Ey]T转换为相应的斯托克斯矢量[S1，S2，S3]T；
在斯托克斯空间中，求出所述斯托克斯矢量[S1，S2，S3]T的平均矢量[<S1>，<S2>，<S3>]T；
进行斯托克斯空间的旋转，将所述平均矢量[<S1>，<S2>，<S3>]T的<S2>和<S3>变换成0，得到新的斯托克斯矢量[S′1，S′2，S′3]T；
根据所述新的斯托克斯矢量[S′1，S′2，S′3]T得到
Figure BDA0002234004920000161
3、根据附记2所述的方法，其中，所述传输损伤包括以下至少一项：随时间变化的增益波动，交叉偏振调制对信号偏振态的影响，交叉相位调制对信号相位的影响，以及双偏振ASE噪声。
4、根据附记3所述的方法，其中，预先建立的传输损伤分解模型如下：
Figure BDA0002234004920000162
其中，[Ex，in，Ey，in]T为经过拉曼放大***之前的光信号的琼斯矢量，G为拉曼增益，Δ为随时间变化的增益波动，45deg Retarder为交叉偏振调制对信号偏振态在S3方向上的影响，Rotator为交叉偏振调制对信号偏振态在S2方向上的影响，Phase noise为交叉相位调制对信号相位的影响，[nx，ny]T为双偏振ASE噪声，[Ex，out，Ey，out]T为经过拉曼放大***之后的光信号的琼斯矢量。
5、根据附记4所述的方法，其中，S2包括：根据所述S′0的频谱估计所述拉曼增益G，所述ASE噪声的功率
Figure BDA0002234004920000163
和随机样本[n′x，n′y]T，以及所述增益波动Δ的方差<Δ2>和随机样本n″Δ，包括：
对所述S′0做FFT变换，得到所述S′0的频谱；
对所述S′0的频谱的零频部分计算峰值，对所述S′0的频谱的低频凸起部分平方后求和，对所述S′0的频谱的高频平坦部分平方后求和；
根据计算结果得到拉曼增益G、增益波动的方差<Δ2>以及ASE噪声的功率
Figure BDA0002234004920000171
根据所述增益波动的方差<Δ2>得到所述增益波动的随机样本n″Δ；
根据所述ASE噪声的功率
Figure BDA0002234004920000172
得到所述ASE噪声的随机样本[n′x，n′y]T。
6、根据附记4所述的方法，其中，S2包括：根据所述S′2的频谱和自相关值，估计偏振旋转θ的方差<(n″′θ)2>和随机样本n″′θ，包括：
对所述S′2做FFT变换，得到所述S′2的频谱；
将所述S′2的频谱的低频凸起部分提取出来作为滤波器对高斯白噪声nθ进行滤波，得到有色噪声n′θ；
根据所述S′2在同一时刻的自相关值计算sin(2θ)的方差<sin2(2θ)>；
将所述有色噪声n′θ的功率锁定在所述方差<sin2(2θ)>，得到sin(2θ)的随机样本n″θ；
根据所述sin(2θ)的随机样本n″θ得到所述偏振旋转θ的随机样本n″′θ和方差<(n″′θ)2>。
7、根据附记4所述的方法，其中，S2包括：根据所述S′3的频谱和自相关值，估计相位延迟δ/2的方差<(n″′δ/2)2>和随机样本n″′δ/2，包括：
对所述S′3做FFT变换，得到所述S′3的频谱；
将所述S′3的频谱的低频凸起部分提取出来作为滤波器对高斯白噪声nδ/2进行滤波，得到有色噪声n′δ/2；
根据所述S′3在同一时刻的自相关值计算sin(δ)的方差<sin2(δ)>；
将所述有色噪声n′δ/2的功率锁定在所述方差<sin2(δ)>，得到sin(δ)的随机样本n″δ/2；
根据所述sin(δ)的随机样本n″δ/2得到所述相位延迟δ/2的随机样本n″′δ/2和方差<(n″′δ/2)2>。
8、根据附记4所述的方法，其中，S2包括：根据相位噪声
Figure BDA0002234004920000173
和相位延迟δ/2估计相位噪声
Figure BDA0002234004920000174
的方差
Figure BDA0002234004920000175
和随机样本
Figure BDA0002234004920000176
9、一种拉曼放大***的误码代价的估计方法，其中，所述方法包括：
利用附记1-8任一项的方法建立起来的完备的传输损伤分解模型估计拉曼放大***中总损伤和单一损伤对光信号引入的误码代价，以及
根据各单一损伤对光信号引入的误码代价的大小，判断所述拉曼放大***中的主要损伤和次要损伤。

Claims (10)

1.一种拉曼放大***的传输损伤分解模型的建立装置，其特征在于，所述装置包括：
第一转换单元，其将经过拉曼放大***之后的测试信号的琼斯矢量转换为斯托克斯矢量；
第一计算单元，其根据预先建立的传输损伤分解模型，利用所述斯托克斯矢量计算所述测试信号受到的多种传输损伤；
第一处理单元，其将所述多种传输损伤的值代入到所述预先建立的传输损伤分解模型，得到用于进行传输损伤估计的完备的传输损伤分解模型。
2.根据权利要求1所述的装置，其中，所述第一转换单元包括：
获取单元，其获取所述经过拉曼放大***之后的测试信号，重构出所述测试信号的琼斯矢量为[Ex，Ey]T；
第二转换单元，其将所述琼斯矢量[Ex，Ey]T转换为相应的斯托克斯矢量[S1，S2，S3]T；
第二计算单元，其在斯托克斯空间中，计算所述斯托克斯矢量[S1，S2，S3]T的平均矢量[<S1>，<S2>，<S3>]T；
第二处理单元，其进行斯托克斯空间的旋转，将所述平均矢量[<S1>，<S2>，<S3>]T的<S2>和<S3>变换成0，得到新的斯托克斯矢量[S′1，S′2，S′3]T，根据所述新的斯托克斯矢量[S′1，S′2，S′3]T得到光强
Figure FDA0002234004910000011
3.根据权利要求2所述的装置，所述传输损伤包括以下至少一项：随时间变化的增益波动，交叉偏振调制对信号偏振态的影响，交叉相位调制对信号相位的影响，以及双偏振ASE噪声。
4.根据权利要求3所述的装置，其中，所述预先建立的传输损伤分解模型如下：
Figure FDA0002234004910000012
其中，[Ex，in，Ey，in]T为经过拉曼放大***之前的光信号的琼斯矢量，G为拉曼增益，Δ为随时间变化的增益波动，45deg Retarder为交叉偏振调制对信号偏振态在S3方向上的影响，Rotator为交叉偏振调制对信号偏振态在S2方向上的影响，Phase noise为交叉相位调制对信号相位的影响，[nx，nx]T为双偏振ASE噪声，[Ex，out，Ey，out]T为经过拉曼放大***之后的光信号的琼斯矢量。
5.根据权利要求4所述的装置，其中，所述第一计算单元根据所述光强S′0的频谱估计所述拉曼增益G，所述ASE噪声的功率
Figure FDA0002234004910000021
和随机样本[n′x，n′y]T，以及所述增益波动的方差<Δ2>和随机样本n″Δ，其中，所述第一计算单元：
对所述S′0做FFT变换，得到所述S′0的频谱；
对所述S′0的频谱的零频部分计算峰值，对所述S′0的频谱的低频凸起部分平方后求和，对所述S′0的频谱的高频平坦部分平方后求和；
根据计算结果得到拉曼增益G、增益波动的方差<Δ2>以及ASE噪声的功率
Figure FDA0002234004910000022
根据所述增益波动的方差<Δ2>得到所述增益波动的随机样本n″Δ；
根据所述ASE噪声的功率
Figure FDA0002234004910000023
得到所述ASE噪声的随机样本[n′x，n′y]T。
6.根据权利要求4所述的装置，其中，所述第一计算单元根据所述S′2的频谱和自相关值，估计偏振旋转θ的方差<(n″′θ)2>和随机样本n″′θ，其中，所述第一计算单元：
对所述S′2做FFT变换，得到所述S′2的频谱；
将所述S′2的频谱的低频凸起部分提取出来作为滤波器对高斯白噪声nθ进行滤波，得到有色噪声n′θ；
根据所述S′2在同一时刻的自相关值计算sin(2θ)的方差<sin2(2θ)>；
将所述有色噪声n′θ的功率锁定在所述方差<sin2(2θ)>，得到sin(2θ)的随机样本n″θ；
根据所述sin(2θ)的随机样本n″θ得到所述偏振旋转θ的随机样本n″′θ和方差<(n″′θ)2>。
7.根据权利要求4所述的装置，其中，所述第一计算单元根据所述S′3的频谱和自相关值，估计相位延迟δ/2的方差<(n″′δ/2)2>和随机样本n″′δ/2，其中，所述第一计算单元：
对所述S′3做FFT变换，得到所述S′3的频谱；
将所述S′3的频谱的低频凸起部分提取出来作为滤波器对高斯白噪声nδ/2进行滤波，得到有色噪声n′δ/2；
根据所述S′3在同一时刻的自相关值计算sin(δ)的方差<sin2(δ)>；
将所述有色噪声n′δ/2的功率锁定在所述方差<sin2(δ)>，得到sin(δ)的随机样本n″δ/2；
根据所述sin(δ)的随机样本n″δ/2得到所述相位延迟δ/2的随机样本n″′δ/2和方差<(n″′δ/2)2>。
8.根据权利要求4所述的装置，其中，所述第一计算单元根据相位噪声
Figure FDA0002234004910000031
和相位延迟δ/2，估计相位噪声
Figure FDA0002234004910000032
的方差
Figure FDA0002234004910000033
和随机样本
Figure FDA0002234004910000034
9.一种拉曼放大***的误码代价的估计装置，其特征在于，所述装置包括：
估计单元，其利用权利要求1至8任一项装置建立起来的完备的传输损伤分解模型估计拉曼放大***中总损伤和单一损伤对光信号引入的误码代价，以及
评价单元，其根据各单一损伤引入的误码代价的大小，判断所述拉曼放大***中的主要损伤和次要损伤。
10.一种光通信***，其特征在于，所述光通信***包括权利要求1至8任一项所述的装置和权利要求9所述的装置。
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